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618、双十一促销活动监控怎样做?(双十一促销活动分析)

导语:618。如何监控双十一促销?

双十一促销活动分析

编辑导语:每当电商促销时间到来,我们总会忙得不可开交,尤其是在活动监测方面。我们需要实时反馈活动数据,及时做出调整。那么,面对这种推广监控,我们应该怎么做呢?

618、双十一促销活动监控怎样做?(双十一促销活动分析)

每年的618都很特别,那时候小伙伴是不是都在忙着加班,备战活动呢?特别是活动监控,每次活动领导都一次次催监控数据,搞得人紧张兮兮。每年的618都很特别。那时候朋友们都在忙着加班,忙着准备活动吗?尤其是活动监测,每个活动负责人一次次催监测数据,让人紧张。

那么,活动监测应该怎么做呢?以我们公司上个月刚做的一个小活动为例。这个活动是一个非常简单的全民福利活动。

5月10日至5月31日,用户登录APP即可获得优惠券。优惠券的有效期是五个月,400英镑扣80英镑。

多么简单的活动啊!所以负责运营的妹纸做的报告也很简单:

5月11日:28万人参加5月12日:12万人参加5月13日:8万人参加……

像鸡啄米一样,一个字一个字轰隆隆,然后当场被领导批了:进度不是这么报的!然后就被要求一起加班。

为什么会被批准?因为用领导的原话来说:“我看不出来是什么!至少加上目标!”的确,如果没有目标,这些数字是好是坏就不清楚了。所以,要监控操作进度,第一法则就是:与目标对比,找出问题。

活动的总体目标是100万人参与,50万人用优惠券消费。那么你只是拿现在的数据和这个100万/50万比较吗?

当然不是,因为活动持续22天。如果只看总体目标,最后一天你会发现:唉,达不到标准!故事到此结束。所以,要监控运营进度,第二条规则是:分解目标,制定标准。

理论上最简单的分解方法是100/22 = 45000。如果每天有4.5万人参加,就达标了。但从实际数据来看,很明显第一天参与人数较多,第二天参与人数大大减少。所以很有可能是参与者分布不均。所以可以参考之前的活动数据,看看每天的参与分布。

找4月份类似的活动做参考。当时有80万人参与。从4月12日到4月30日,活动的参与数据如下表所示。为了看清楚分布情况,可以分为:

第一步:用SUM函数,计算整个活动总参与人数第二步:计算每日参与人数,占总人数比例第三步:画出折线图(10个点以上且是连续数据,用折线)

这样你就能看清楚了。

618、双十一促销活动监控怎样做?(双十一促销活动分析)

从这个分布看,前三天是重点,之后每天也有3%-1%参与,结尾时有个小高潮。虽然5月份活动时间和4月份不一样,但活动形式是一样的,这样就能参考4月份走势。仿照4月份走势,做5月的目标拆解如下:从这个分布来看,前三天是重点,之后每天都会有3%-1%的人参与,最后会有一个小高潮。虽然5月的活动时间和4月不同,但是活动形式是一样的,可以参考4月的趋势。模仿4月的走势,将5月的目标拆解如下:

618、双十一促销活动监控怎样做?(双十一促销活动分析)

用同样的方法,可以拆解用券人数目标。有趣的是,用券人数走势和领券人数走势并不一致,在月底有明显高峰。猜:应该有两类用户。同样的,目标数量的优惠券也可以拆卸。有意思的是,优惠券使用人数和优惠券领取人数的趋势并不一致,在月末有一个明显的峰值。猜测:应该有两类用户。

一类:领到券立刻用,从数据上看,这个比例是相对稳定的。另一类:月底券快失效了,收到提醒的时候才用。

所以要计算最后一天的优惠券率,公式应该是:优惠券使用人数/(优惠券领取人数-优惠券使用人数)。经过估算,4月30日的票面利率为20%,如下图所示。

618、双十一促销活动监控怎样做?(双十一促销活动分析)

这样可以模拟出5月份的每天用券人数了。这样可以模拟5月份每天使用的优惠券数量。

有了这些标准,我们就可以判断这个月的活动趋势是什么。比较目标的时候,要比较每天的完成情况和累计完成情况,因为它们的意义不一样。

每日完成:发展趋势如何?立竿见影的手段有效吗?

累计情况:总体来说,盈余多少,差额多少。

做了5月份的数据,结果如下。

618、双十一促销活动监控怎样做?(双十一促销活动分析)

这样看,就比一开始光秃秃的只报数字,多说明了很多问题:这样一来,它所解释的就不仅仅是一开始报告的数字了:

首先,整体收券情况并不好。五天下来,差五万进度。

其次,领券的发展趋势也不好。除了第一天人很多,后面的日差都是负数。

同样,它也可以用作凭证表进行比较,如下所示:

618、双十一促销活动监控怎样做?(双十一促销活动分析)

啊,用券的结果,兼职更加惨不忍睹。这样下去,这个月的活动肯定会完蛋呀!得赶紧想办法了。可是,在短时间内,运营能想的办法是有限的。啊,使用优惠券的结果,兼职更惨。这样,这个月的活动肯定就完了!我们必须尽快采取措施。但是,在短时间内,运营所能想到的是有限度的。

把领券放到更显眼的位置全体用户再推送一轮提前发用券提醒,让用户把券用一用

请注意,这三种做法的效果是不同的:

放到更显眼位置:增加每日用户参与人数强推一轮信息:立刻拉一批人参与提前发用券提醒:月底峰值下降,月底前用券率提升

反映在数据中,可能的影响如下:

618、双十一促销活动监控怎样做?(双十一促销活动分析)

可是,看起来,这些都是临时抱佛脚的做法。很有可能是这个活动本身设计的不好。但是,似乎这些都是填鸭式的做法。很可能是活动本身设计得不好。

比如有个小哥说:4月份的活动效果不错,因为满100减20。虽然400到80的优惠看似一样,减了20%,但是用户用320元支付现金肯定比用80元更难。

嗯,听起来有道理,但是现在木已成舟。临时改规则不仅会增加开发负担,对已经参与活动的用户也不公平,还会被投诉。目前只能救急。

至于是不是优惠券的问题导致的,还得等事后分析。

以上是监控和分析运营活动的一般做法。这么简单容易,用excel就能搞定。

数据分析通常有三种情况:

事前:策划类分析、预测类分析事中:监控类分析、原因类分析事后:总结性分析

作者:编码器熊,微信微信官方账号:编码器熊

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来自Unsplash的图像,基于CC0协议。

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